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超疏水自清洁涂层防结冰技术的研究进展 被引量：43
1
作者 杨钦 罗荘竹 +3 位作者 谭生 罗一旻 张招柱 刘维民 《中国表面工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期10-22,共13页
仿生超疏水自清洁涂层是表面工程领域的前沿课题,在电力、通信等领域防结/覆冰雪方面显示出重要的工程应用前景。文中主要围绕"工程适用性",在总结国内外典型"多步法"制备超疏水表面的发展历程及局限性基础上,重点... 仿生超疏水自清洁涂层是表面工程领域的前沿课题,在电力、通信等领域防结/覆冰雪方面显示出重要的工程应用前景。文中主要围绕"工程适用性",在总结国内外典型"多步法"制备超疏水表面的发展历程及局限性基础上,重点介绍了新发展的"一步法"的优势及研究进展,并论述了超疏水涂层在工程应用性能方面的研究成果。进一步结合自然低温结冰环境,对比分析了国内外结冰测试方法的优点与不足,探讨了超疏水表面结冰/脱冰行为的理论及应用研究的最新进展,简要介绍了超疏水涂层防结冰工程示范的新成果,并展望了其于工程防结冰领域面临的挑战以及未来发展方向。 展开更多
关键词 超疏水 自清洁 低温冻雨 防结冰 工程应用
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DPCA与GA-SVM融合的智能台车液压系统故障诊断 被引量：12
2
作者 陈昭明 徐泽宇 赵迎 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第11期1980-1986,共7页
针对智能台车液压系统故障原因复杂多样及故障诊断效率低等问题,提出动态主成分分析(DPCA)与遗传算法改进支持向量机(GA-SVM)相结合的液压系统故障诊断方法。首先,采用AMEsim软件建立液压系统仿真模型采集故障数据并进行预处理;然后采用... 针对智能台车液压系统故障原因复杂多样及故障诊断效率低等问题,提出动态主成分分析(DPCA)与遗传算法改进支持向量机(GA-SVM)相结合的液压系统故障诊断方法。首先,采用AMEsim软件建立液压系统仿真模型采集故障数据并进行预处理;然后采用DPCA对故障特征向量进行降维,解除特征间的相关性和缩短训练时间;再运用遗传算法对SVM进行参数优化,将抽取出来的故障特征参数样本输入优化后的SVM中进行训练,获得分类模型,从而实现故障诊断。测试结果表明该方法的效率高于常规PCA-SVM及BP神经网络,为台车设备的维修和保养提供了指导,具有良好的应用价值和前景。 展开更多
关键词 液压系统 故障诊断 动态主成分分析 遗传算法 支持向量机
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新型同步箝位控制压电马达 被引量：2
3
作者 贺良国 刘永斌 +2 位作者 张祺 张连生 潘巧生 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第23期26-31,共6页
提出一种新型谐振驱动同步箝位控制压电马达,该压电马达由一个谐振驱动振子和同步箝位开关构成,结合超声马达的谐振驱动与尺蠖马达的控制机理,使输出组件沿导轨产生直线运动。详细分析了该压电马达的运动机理,采用有限元仿真法确定结构... 提出一种新型谐振驱动同步箝位控制压电马达,该压电马达由一个谐振驱动振子和同步箝位开关构成,结合超声马达的谐振驱动与尺蠖马达的控制机理,使输出组件沿导轨产生直线运动。详细分析了该压电马达的运动机理,采用有限元仿真法确定结构尺寸,研制了样机并进行了性能测试与分析,实验结果表明该种压电马达具有良好的性能。 展开更多
关键词 压电马达 运动机理 箝位 同步控制 步进
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三步无混叠采样菲涅耳衍射实现大视场全息显示
4
作者 张可 孙秀辉 +3 位作者 蔡子涵 吕咏墨 陈建军 尹韶云 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第16期68-75,共8页
提出一种大视场全息显示方法,在空间光调制器前方引入一个短焦凸透镜,并根据光经过凸透镜时先聚焦再发散的性质执行三步菲涅耳衍射,通过调控凸透镜所在平面、凸透镜焦平面、观察平面3个平面的位置,扩大观察平面的显示范围。同时针对此结... 提出一种大视场全息显示方法,在空间光调制器前方引入一个短焦凸透镜,并根据光经过凸透镜时先聚焦再发散的性质执行三步菲涅耳衍射,通过调控凸透镜所在平面、凸透镜焦平面、观察平面3个平面的位置,扩大观察平面的显示范围。同时针对此结构,提出相匹配的三步无混叠采样菲涅耳衍射算法,避免了传统菲涅耳衍射算法中由欠采样造成的混叠误差,最终实现高质量的大视场全息显示。通过仿真和光学实验验证了所提方法的可行性和有效性,其可用于大视场全息投影、大衍射图案的光束整形等领域。 展开更多
关键词 全息 大尺寸 菲涅耳衍射 采样定理 纯相位全息图
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改进粒子群神经网络融合有限元分析的铸锻双控动态成型多目标优化 被引量：3
5
作者 陈昭明 邹劲松 +1 位作者 王伟 石明全 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期1524-1533,共10页
针对铸锻双控成型过程中多工艺参数的优选问题,提出一种改进粒子群算法优化神经网络融合有限元分析的成型工艺参数优选方法。首先根据成型工艺的特点,以金属液浇注温度、模具预热温度、充型速度、铸锻压力、保压时间5个工艺参数为输入因... 针对铸锻双控成型过程中多工艺参数的优选问题,提出一种改进粒子群算法优化神经网络融合有限元分析的成型工艺参数优选方法。首先根据成型工艺的特点,以金属液浇注温度、模具预热温度、充型速度、铸锻压力、保压时间5个工艺参数为输入因素,以铸件重量、表面缺陷、抗拉强度3个参数为输出指标,采用正交拉丁超立方设计进行试验,并将所得工艺参数作为训练样本,通过神经网络构建影响因素与优化目标间的非线性函数关系。再以神经网络的输出误差值作为粒子适应度,并采用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,构建工艺参数预测模型进行多参数寻优。通过CAE有限元仿真验证表明,该方法能够准确地获得成型过程中的最佳工艺参数组合。研究结果可为铸锻双控过程的工艺参数调整与优化提供参考。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 铸锻双控成型 正交拉丁超立方试验 有限元仿真 多目标优化
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